【摘 要】
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近年来,目标跟踪在很多领域得到广泛应用,其中单目标跟踪研究取得了显著性进展,涌现出大量的跟踪算法,基于核相关滤波（Kernelized Correlation Filter,KCF）的跟踪算法成为研究热点之一,但是在复杂背景下的目标跟踪还面临许多未解决的问题,比如当遇到背景混杂、光照变化明显和目标遮挡等情况时,实现稳定、精准的目标跟踪仍是极具挑战性的课题。本文针对KCF算法特征提取单一和尺度无法自
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近年来,目标跟踪在很多领域得到广泛应用,其中单目标跟踪研究取得了显著性进展,涌现出大量的跟踪算法,基于核相关滤波（Kernelized Correlation Filter,KCF）的跟踪算法成为研究热点之一,但是在复杂背景下的目标跟踪还面临许多未解决的问题,比如当遇到背景混杂、光照变化明显和目标遮挡等情况时,实现稳定、精准的目标跟踪仍是极具挑战性的课题。本文针对KCF算法特征提取单一和尺度无法自适应的不足,提出结合上下文框架的目标跟踪算法,在此基础上提取目标浅层特征与深层特征完成自适应融合,使得算法具有良好的跟踪效果。本文主要工作内容如下:（1）引入上下文感知框架对经典的KCF算法做改进,将目标本身以外的上下左右区域作为增加的采样区,以便提高特征匹配度,在此基础上结合遮挡判定机制在目标产生遮挡时触发重定位机制,并加入尺度自适应策略来确保跟踪的精确度,实验结果表明算法有效改善了目标在快运动和遮挡问题下的不足之处,但是针对背景颜色复杂、光照敏感视频时仍有跟踪漂移和跟踪失败的问题。（2）结合多特征融合方式改善KCF算法对目标特征提取单一的问题,有针对性的完成目标特征提取,包括多维HOG、灰度和颜色特征。面对不同的视频序列融合不同的多特征完成特征提取和特征匹配,利用多特征融合的策略可以有效检测目标和背景,实验结果表明跟踪背景复杂的视频序列时算法精度有大幅提升,但仍存在目标误检、漏检的问题。（3）结合神经网络做目标跟踪,将深层与浅层特征自适应融合后结合改进的KCF算法完成目标跟踪,其中提取浅层特征有利于目标定位,但是鲁棒性较弱;深层特征有受目标外观影响小、鲁棒性强的优点,但是空间分辨率低不适合精确定位,容易造成漂移。本文结合两种特征的优点,使得跟踪算法的准确性和稳定性都有提高。通过实验结果观察本文算法的跟踪效果。通过与经典的跟踪算法BACF、KCF、Staple、SRDCF、SAMF和DSST作对比,实验表明,本文提出的改进KCF算法并融合多种特征的算法具有较好的鲁棒性与稳定性,能够实现对目标准确的跟踪,具有一定的研究意义。
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